京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
想充分利用数据?改变操作方式
如今,数字革命几乎在每个行业发生,其中包括医疗保健,制造,金融,零售行业等等。组织正在采用传感器,数字记录,云计算和自动化(存在众多其他技术之中),以简化和改进操作,报告,以及客户服务。这一切的基础是一个稳定的数据流,这是更精确的大量的数据,因为我们知道有可能促进业务的发展。
人们处在组织运作方式的模式转变的边缘,这是理所当然的。新技术日益发展,并更加有助于大量的信息。为了利用数据价值,企业需要不同的技能和决策结构,以评估业务挑战。
未来保持什么
在未来的5到10年里,人工智能到机器人技术将迅速发展,企业几乎将拥有自动化任务和决策所需要的一切。由于销售和客户服务是自动化的,消费者将对人类交互赋予更高的价值,同时保持对提升服务的期望,换句话说,人们需要在他们的方式获得他们的客户的偏好和经验的信息。
利用分析的力量,组织将能够分类这些大量的数据,并以惊人的速度从中学习。当想到人们与过去的流程相比,制表和分析数据需要多长时间,其进展是惊人的。快速分析将为企业带来生物学的显微镜。通过这样的放大镜,看到以前看不到的问题和机遇。
为什么需要一个新的结构
虽然企业将比以往任何时候拥有更多的数据,他们将需要重新考虑组织结构,并从其带来的竞争优势,以及可能产生的新的业务模式中受益。
考虑这一点:将组织带入未来所需的许多技术已经存在。例如,使用20年前开发的技术,人类就可以到达火星。人们不一定需要开发新技术,而是需要扩展并如何应用它们,这需要一种不同的思维方式。
商业世界需要坦途
随着企业适应技术变革,过渡的速度将推动更扁平的组织模式。除了一旦需要有效操作的刚性层次结构之外,组织必须开始以相反的方式操作。
例如,自助服务分析等创新需要较少的批准步骤才能实现决策。因此,组织不应采用传统的决策层次结构,而应培养分析文化。那么就是什么意思呢?就是授权组织中的每个人做出基于事实的决策。向一线员工(包括销售员和制造工厂的员工)询问他们用来做决定的数据。如果他们不使用数据,请采取措施纠正这一点。他们是否需要访问数据?他们对数据感到满意吗?这并需不要将每个人都变成一个数据分析师,只是让他们提供做出决定所需的信息。
压缩组织结构,以及消除决策障碍,将使企业结构变得更加紧密,因此更具竞争力。听说过Zappos公司的分权模式吗?如果没有,应该了解一下。虽然并不是说所有组织都应该与Zappos一样的模式,但人们需要拆除组织结构中的某些层面。这种转变是组织运作的巨大变化,并支持决策的民主化。
协作是必不可少的
传统的企业层次结构并不是企业必须改变的唯一方面。扁平的组织结构意味着合作层次必须增加,必须促进共享和协作的文化。组织应该选择具有多学科背景的管理者,要求他们吸取相关的企业的经验,并借用想法。这将有助于鼓励合作,吸取新的创新思想。
发展这种文化的挑战是如何平衡个人贡献与团队合作。近期的“哈佛商业评论”研究所证实,如果每个团队成员没有平等地工作,过于密切的合作可能导致个人能力的损害。另外还发现,就个人而言,专业人员需要具有安静的时间来完成工作。
考虑到这些因素,理想的组织模式将能够更快地做出决策,同时减少层级监督,并创造一个合作的工作环境,重视更加重要的个人贡献。
到2035年,期望能够突破新的前沿技术,创造全新的企业和商业模式,如果人们可以改变自己的思维和应用分析的力量的话。组织可能会发现,如果他们把信息正确掌握在手中,有正确的观点,他们有所需要的所有数据,以解决他们最具挑战性的业务问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22